Ohne Daten keine KI: Warum Ihre Unternehmensdaten über den Erfolg von KI-Projekten entscheiden

Die Euphorie um künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren nahezu jeden Vorstandsraum erreicht. ChatGPT, Copilot und andere KI-Assistenten haben eindrucksvoll demonstriert, wozu moderne Sprachmodelle in der Lage sind. Doch während die Technologie beeindruckende Fortschritte macht, zeigt sich in der Praxis ein ernüchterndes Bild: Ein erheblicher Teil der KI-Projekte in Unternehmen verfehlt die gesteckten Ziele oder scheitert vollständig. Die Ursache liegt dabei selten in der Technologie selbst.

Der entscheidende Faktor für den Erfolg oder Misserfolg von KI-Initiativen ist die Qualität und Struktur der eigenen Unternehmensdaten. Diese Erkenntnis mag wenig glamourös klingen, sie ist jedoch fundamental. Wer die Rolle der eigenen Datenbasis unterschätzt, investiert möglicherweise in Technologie, die ihr Potenzial niemals entfalten kann.

Die große Illusion: Warum allgemeine KI-Systeme an ihre Grenzen stoßen

Die öffentlich zugänglichen KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude haben ein enormes Allgemeinwissen. Sie können Texte verfassen, Code schreiben, komplexe Sachverhalte erklären und kreative Aufgaben bewältigen. Diese Fähigkeiten basieren auf dem Training mit riesigen Mengen öffentlich verfügbarer Daten aus dem Internet, aus Büchern und wissenschaftlichen Publikationen.

Die Wissenslücke bei unternehmensspezifischen Fragen

Was diese Systeme jedoch nicht wissen können, sind die spezifischen Informationen Ihres Unternehmens. Sie kennen weder Ihre internen Prozesse noch Ihre Produktspezifikationen, weder Ihre Kundenhistorie noch Ihre Qualitätsstandards. Wenn ein Mitarbeiter im Kundenservice eine präzise Auskunft zu einem komplexen Garantiefall geben soll, hilft das Weltwissen eines allgemeinen KI-Systems nur bedingt. Es fehlt das kontextuelle Verständnis für die konkreten Regelungen, Ausnahmen und Entscheidungsgrundlagen des jeweiligen Unternehmens.

Der Unterschied zwischen Information und Relevanz

Ein allgemeines KI-System kann erklären, was eine Garantie grundsätzlich ist. Es kann jedoch nicht beurteilen, ob ein spezifischer Fall unter die erweiterte Kulanzregelung fällt, die Ihr Unternehmen vor drei Jahren für bestimmte Produktkategorien eingeführt hat. Diese Unterscheidung zwischen allgemeinem Wissen und unternehmensspezifischer Relevanz ist der Kern des Problems, das viele Organisationen unterschätzen.

Die Anatomie der Unternehmensdaten: Mehr als nur Zahlen in Tabellen

Wenn von Unternehmensdaten die Rede ist, denken viele zunächst an strukturierte Datenbanken mit Kundenstammdaten, Produktkatalogen oder Finanzkennzahlen. Diese strukturierten Daten sind tatsächlich wichtig, sie bilden jedoch nur einen Teil des relevanten Wissensschatzes ab.

Strukturierte Daten als Fundament

Strukturierte Daten zeichnen sich durch klare Formate und definierte Felder aus. Sie lassen sich in Tabellen organisieren und mit klassischen Datenbankabfragen auswerten. Für KI-Systeme bieten sie den Vorteil der Eindeutigkeit: Eine Kundennummer ist eine Kundennummer, ein Preis ist ein Preis. Die Herausforderung liegt hier weniger in der Interpretation als in der Qualität und Aktualität der Daten.

Unstrukturierte Daten als verborgener Wissensschatz

Der weitaus größere Teil des Unternehmenswissens liegt jedoch in unstrukturierter Form vor. Technische Dokumentationen, E-Mail-Korrespondenz, Protokolle von Besprechungen, Handbücher, Schulungsunterlagen, Qualitätsberichte und unzählige weitere Dokumente enthalten wertvolles Fachwissen. Dieses Wissen ist oft schwer zugänglich, verteilt über verschiedene Systeme und Abteilungen, manchmal veraltet oder widersprüchlich.

Das implizite Wissen in den Köpfen der Experten

Noch komplexer wird es beim impliziten Wissen, das erfahrene Mitarbeiter im Laufe der Jahre aufgebaut haben. Ein langjähriger Produktionsleiter weiß intuitiv, welche Maschineneinstellungen bei bestimmten Umgebungsbedingungen optimal sind. Eine erfahrene Kundenberaterin erkennt sofort, welche Argumente bei welchem Kundentyp verfangen. Dieses Erfahrungswissen ist selten vollständig dokumentiert und geht mit dem Ausscheiden von Mitarbeitern häufig unwiederbringlich verloren.

Datenqualität: Der unterschätzte Erfolgsfaktor für KI-Projekte

Die Qualität der Daten bestimmt unmittelbar die Qualität der Ergebnisse, die ein KI-System liefern kann. Diese Binsenweisheit aus der klassischen Datenverarbeitung gilt für KI-Systeme in verstärktem Maße. Denn während ein menschlicher Experte inkonsistente oder fehlerhafte Daten oft intuitiv korrigiert, können KI-Systeme solche Probleme nicht immer erkennen oder kompensieren.

Typische Datenprobleme bei KI-Vorhaben

In der Praxis begegnen Unternehmen einer Reihe wiederkehrender Probleme, wenn sie ihre Daten für KI-Anwendungen nutzen wollen. Da sind zunächst die klassischen Qualitätsprobleme: veraltete Informationen, die niemand pflegt, inkonsistente Bezeichnungen für dieselben Sachverhalte, fehlende oder fehlerhafte Einträge in Datenbanken. Hinzu kommen strukturelle Probleme wie Datensilos, die eine übergreifende Nutzung erschweren, oder fehlende Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen.

Besonders tückisch sind semantische Inkonsistenzen. Wenn dieselbe Produktbezeichnung in verschiedenen Abteilungen unterschiedliche Bedeutungen hat oder wenn Prozessbeschreibungen nicht mehr der tatsächlichen Praxis entsprechen, führt dies zu Verwirrung nicht nur bei menschlichen Mitarbeitern, sondern auch bei KI-Systemen.

Die versteckten Kosten mangelhafter Datenqualität

Die Auswirkungen schlechter Datenqualität auf KI-Projekte werden häufig unterschätzt. Ein KI-System, das mit inkonsistenten Daten trainiert oder gefüttert wird, produziert inkonsistente Ergebnisse. Im besten Fall sind diese offensichtlich falsch und werden erkannt. Im schlechteren Fall wirken sie plausibel und führen zu Fehlentscheidungen. Die Kosten für die Bereinigung von Daten nachträglich übersteigen in der Regel deutlich die Kosten einer vorausschauenden Datenpflege.

Daten versus Fachlogik: Eine wichtige Unterscheidung

Ein häufiges Missverständnis besteht in der Gleichsetzung von Daten und Wissen. Daten sind Rohmaterial, Fakten ohne Kontext. Erst durch Interpretation und Einordnung werden aus Daten Informationen, erst durch Anwendung und Erfahrung wird daraus Wissen. Diese Unterscheidung ist für KI-Projekte von erheblicher Bedeutung.

Warum Daten allein nicht ausreichen

Ein KI-System kann aus Verkaufsdaten ablesen, dass ein bestimmtes Produkt im vergangenen Quartal weniger verkauft wurde als im Vorjahreszeitraum. Es kann jedoch nicht automatisch verstehen, dass dieser Rückgang auf eine strategische Entscheidung zurückgeht, das Produkt zugunsten eines Nachfolgemodells aus dem aktiven Vertrieb zu nehmen. Ohne diesen Kontext könnte das System fälschlicherweise einen Qualitätsmangel oder Marktrückgang diagnostizieren.

Die Herausforderung der Fachlogik

Unter Fachlogik verstehen wir die Regeln, Zusammenhänge und Entscheidungskriterien, die in einem bestimmten Fachgebiet gelten. Diese Logik ist oft nicht explizit dokumentiert, sondern wird als selbstverständlich vorausgesetzt. Für KI-Systeme, die auf unternehmensspezifische Aufgaben zugeschnitten werden sollen, ist die Erfassung und Formalisierung dieser Fachlogik eine zentrale Herausforderung.

Von der Erkenntnis zur Handlung: KI-Reife entwickeln

Die Erkenntnis, dass Daten für KI-Erfolg entscheidend sind, ist der erste Schritt. Der zweite Schritt besteht darin, daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen und konkrete Maßnahmen abzuleiten. Dies erfordert ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen, das über die IT-Abteilung hinausgeht.

Eine gemeinsame Sprache finden

Eine der größten Hürden bei KI-Projekten ist die Kommunikation zwischen verschiedenen Stakeholdern. IT-Experten sprechen von Datenmodellen und Schnittstellen, Fachabteilungen von Prozessen und Qualitätsstandards, das Management von Effizienz und Return on Investment. Eine gemeinsame Sprache für Daten, Wissen und KI zu entwickeln, ist keine triviale Aufgabe, aber eine notwendige Voraussetzung für erfolgreiche Projekte.

Realistische Erwartungen aufbauen

Die mediale Berichterstattung über KI erzeugt häufig überzogene Erwartungen. Wer erwartet, dass ein KI-System nach kurzer Implementierungszeit alle Probleme löst, wird unweigerlich enttäuscht. Ein realistisches Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen datenbasierter KI schützt vor teuren Fehlentscheidungen und frustrierenden Projekterfahrungen.

Strategische Implikationen für Entscheidungsträger

Für Führungskräfte und Projektverantwortliche ergeben sich aus diesen Zusammenhängen konkrete Handlungsfelder. Die Investition in Datenqualität und Datenmanagement ist keine lästige Pflicht, sondern eine strategische Voraussetzung für KI-Fähigkeit. Wer heute in seine Datenbasis investiert, schafft die Grundlage für die KI-Anwendungen von morgen.

Vom Projektdenken zur Datenkultur

Einzelne KI-Projekte können Erfolge erzielen, nachhaltiger Nutzen entsteht jedoch erst durch eine umfassende Datenkultur im Unternehmen. Dies bedeutet, Datenqualität als kontinuierliche Aufgabe zu verstehen, Verantwortlichkeiten klar zu definieren und das Bewusstsein für den Wert von Daten auf allen Ebenen zu fördern.

Die Rolle von Weiterbildung und Kompetenzaufbau

Technisches Know-how allein reicht nicht aus. Fachabteilungen müssen verstehen, welche Rolle ihre Daten und ihr Wissen für KI-Systeme spielen. Nur so können sie aktiv zur Verbesserung der Datengrundlage beitragen und realistische Anforderungen an KI-Lösungen formulieren. Seminare und Schulungen, die dieses Verständnis vermitteln, sind eine sinnvolle Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens.

Fazit

Der Erfolg von KI-Projekten entscheidet sich nicht am Schreibtisch des IT-Leiters und nicht im Labor des Technologieanbieters. Er entscheidet sich in den Fachabteilungen, in den Dokumentationssystemen und in der Qualität der Daten, die über Jahre gewachsen sind. Wer KI als rein technologisches Thema betrachtet, greift zu kurz. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, das vorhandene Wissen und die vorhandenen Daten so aufzubereiten, dass KI-Systeme damit arbeiten können. Diese Aufgabe beginnt mit Verstehen, nicht mit Implementieren. Unternehmen, die heute in das Verständnis für die Zusammenhänge zwischen Daten, Wissen und KI investieren, schaffen die Voraussetzungen für nachhaltige Erfolge in einer zunehmend von künstlicher Intelligenz geprägten Geschäftswelt.